package com.flink.process.function;

import com.flink.datasource.UserSource;
import com.flink.entity.User;
import com.flink.window.WindowFunctionDemo;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.time.Duration;

/**
 * 描述:
 * 处理函数的使用
 *
 * @author yanzhengwu
 * @create 2022-08-07 16:19
 */
public class ProcessFunctionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //声明执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //测试为了保证元素顺序并行度设置为1，可以理解为单线程执行
        env.setParallelism(1);
        //设置水位线生成的间隔 这里给的是100毫秒 ,flink 默认是200毫秒 ，flink 可以达到毫秒级别的效率
//        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(100);


        //TODO 无序流的watermark生成策略
        DataStream<User> stream = env.addSource(new UserSource())       //生成水位线和时间戳的策略对象
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        //返回一个具体的策略对象(TODO 这里是乱序流的处理方法，给了一个延迟2秒的策略，也可由理解为 数据延迟多长时间能够全部到位)
                        WatermarkStrategy.<User>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2L))
                                //返回策略对象的具体实现
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<User>() {
                                    /**
                                     * 此方法为指定以事件时间的具体时间戳字段
                                     *
                                     * @param element
                                     * @param recordTimestamp
                                     * @return 返回的则是一个毫秒数的时间戳
                                     */
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(User element, long recordTimestamp) {
                                        return element.getTimestamp();
                                    }
                                }));
        //打印数据和 计算结果进行区分
        stream.print("data==>");
        //processFunction 可以拿到运行时参数（水位线，任务索引，时间戳）和自定义参数收集器,还包括一些其他筛选逻辑
        stream.process(new ProcessFunction<User, String>() {
            @Override
            public void processElement(User user, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                if ("用户1".equals(user.getName())){
                    out.collect(user.getName()+"点击了一次,"+user.getProd());
                }else if ("用户2".equals(user.getName())){
                    out.collect(user.getName()+"打印两次");
                    out.collect(user.getName()+"打印两次");
                }
                out.collect(user.toString());
                System.out.println("timestamp:"+ctx.timestamp());
                System.out.println("watermark:"+ctx.timerService().currentWatermark());
                System.out.println(getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask());

            }
        }).print();

        env.execute();
    }
}
